Інформаційна система аналізу громадського настрою у веб-платформах на основі машинного навчання

Автор(и)

  • Угрин Дмитро Ілліч Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича. Коцюбинського, 2. Чернівці, 58002, Україна
  • Карачевцев Артем Олегович Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Коцюбинського, 2. Чернівці, 58002, Україна
  • Томка Юрій Ярославович Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Коцюбинського, 2. Чернівці, 58002, Україна
  • Захаров Микита Миколайович Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Коцюбинського, 2. Чернівці, 58002, Україна
  • Трояновська Юлія Людвигівна Національний університет «Одеська політехніка», проспект Шевченка, 1. Одеса, 65044, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15276/hait.07.2024.14

Ключові слова:

веб-платформа, інформаційна система, громадський настрій, пропаганда, дезінформація, фейк, повідомлення, текст, інтелектуальний аналіз даних, штучний інтелект, машинне навчання

Анотація

Проведено аналіз систем для вивчення громадського настрою у веб-платформах. Описано різні засоби та методи для ефективного визначення настрою у текстових даних з веб-платформ, включаючи формалізацію соціального графу та графу контенту. Досліджено процес класифікації коментарів, що включає систематизацію та розподіл висловлювань на категорії. На основі дослідженого набору даних відібрана інформація про відгуки від клієнтів та оцінки готелів у Європі з вебплатформи booking.com. З урахуванням вимог інформаційної системи та результатів аналізу визначено, що для отримання кращих результатів у визначенні емоційного відтінку текстів відгуків та повідомлень від користувачів найбільш
відповідним є застосування методів машинного навчання, враховуючи методи природної мови для обробки текстових даних. У виборі методу векторизації тексту для машинного навчання обрано Term Frequency Inverse Document Frequency Vectorizer як більш ефективного серед досліджених методів. Запропонована архітектурна структура досліджуваної системи, що спрямована на ефективну взаємодію між компонентами та модулями. Обрано модель LogisticRegression для визначення громадського настрою. Розроблена інформаційна система, що аналізує громадський настрій щодо об'єктів, використовує передові технології машинного навчання для оцінки емоційного відтінку текстових коментарів і забезпечує користувачам інсайти та аналіз результатів.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Угрин Дмитро Ілліч, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича. Коцюбинського, 2. Чернівці, 58002, Україна

доктор технічних наук, доцент кафедри Комп’ютерних наук

Scopus Author ID: 57163746300

Карачевцев Артем Олегович, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Коцюбинського, 2. Чернівці, 58002, Україна

кандидат фізико-математичних наук, асистент кафедри Комп’ютерних наук

Scopus Author ID: 36925155800

 

Томка Юрій Ярославович, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Коцюбинського, 2. Чернівці, 58002, Україна

кандидат фізико-математичних наук, доцент кафедри комп’ютерних наук

Scopus Author ID: 9279702200

 

Захаров Микита Миколайович, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Коцюбинського, 2. Чернівці, 58002, Україна

аспірант кафедри комп’ютерних наук

 

Трояновська Юлія Людвигівна, Національний університет «Одеська політехніка», проспект Шевченка, 1. Одеса, 65044, Україна

старший викладач кафедри Інформаційних систем

Scopus Author ID: 57211747293

Опубліковано

2024-05-15

Як цитувати

Uhryn, D. I., Karachevtsev, A. O., Tomka, Y. Y. ., Zakharov , M. M., & Troianovska, Y. L. . (2024). Information system for analyzing public sentiment in web platforms based on machine learning. Вісник сучасних інформаційних технологій, 7(2), 199–212. https://doi.org/10.15276/hait.07.2024.14

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають